tf的ckpt文件的v1和v2版本

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本文详细解析了TensorFlow中checkpoint文件的两个版本：V1和V2，介绍了它们的保存方式、区别以及如何在代码中指定保存版本，对于理解模型保存与恢复过程具有重要指导意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原

tensorflow checkpoint文件的版本

2018年06月14日 23:37:15 黑暗星球阅读数：1409

根据官方的说明，checkpoint有两个版本：1和2

在0.12版本tensorflow更新了checkpoint版本，默认情况下写入和读取的checkpoint都是新的V2版本，新版本能够在restore过程中显著降低内存峰值。

两种版本模型保存方式如下：

v1	v2
model.ckpt-66000	model.ckpt-66000.index
model.ckpt-66000.meta	model.ckpt-66000.meta
	model.ckpt-66000.data-00000-of-00001

更多关于0.xx版本和1.0以上版本的区别请看：https://blog.youkuaiyun.com/hfutdog/article/details/79333386

版本1

版本1保存ckpt时，有两个文件model.ckpt-xxx（包含了参数名和参数值）和model.ckpt-xxx.meta（图结构）

要读取该ckpt时，路径按平常写法写

版本2

版本2保存模型时，有三个文件model.ckpt-xxx.data（参数值）、model.ckpt-xxx.index（参数名）、model.ckpt-xxx.meta（图结构）

要读取该ckpt时，路径按只写三个文件的公共部分

保存版本的选择

TF默认保存为v2格式，保存的checkpoint的版本可以在创建saver的时候指定

import tensorflow as tf
from tensorflow.core.protobuf import saver_pb2
# 保存成v1版本
saver = tf.train.Saver(write_version=saver_pb2.SaverDef.V1)
# 保存成v2版本
saver = tf.train.Saver(write_version=saver_pb2.SaverDef.V2)

 
 1
2
3
4
5
6

从ckpt中恢复变量

虽然保存时有差别，但恢复时，两个版本都可以（但须注意不同版本的ckpt的路径书写方式不同）

v1
直接书写完整的ckpt文件的路径

v2
直接书写完整的ckpt文件的路径中的model.ckpt-xxx即可

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